Comparatif des architectures Data : Avantages et limites
"Une architecture de données définit une approche globale à adopter, précise les technologies à utiliser et décrit le flux de données nécessaire pour capturer les informations pertinentes.
Le choix d’une architecture de données peut s’avérer complexe, car il n’existe pas d’architecture universelle. Il n’y a pas de méthode simplifiée ou d’arbre de décision permettant de trouver l’architecture idéale. L’approche et les technologies choisies varieront considérablement en fonction du client, du cas d’usage et des objectifs spécifiques.
Bien qu’on puisse classer les architectures de données par type en fonction de leurs caractéristiques, chaque architecture de données est unique et nécessite une approche personnalisée pour répondre aux besoins particuliers de l’entreprise.
Construire une architecture adaptée est crucial car cela garantit une gestion efficace des données, améliore la prise de décision, optimise les performances et permet à l’entreprise d’exploiter pleinement son potentiel d’innovation et de compétitivité.
Cet article vous présente les principales architectures Data développées au cours des 50 dernières années, en suivant une approche chronologique pour mieux comprendre leur évolution et leurs impacts sur la gestion des données."
